在如下回归模型中：Y表示以美元度量的小时工资，D为虚拟变量，对大学毕业生取值l，对高中毕业生取

考虑如下模型

其中Y=一位大学教授的年薪;

X=从教年限;

D=性别虚拟变量。

考虑定义虚拟变虽的三种方式：

a.D对男性取值I，对女性取值0。

b.D对女性取值1，对男性取值2。

c.D对女性取值1，对男性取值-1。

对每种虚拟变量定义解释上述回归模型。是否有某个方法比另外一个方法更好？说明你的理由。

考虑如下模型

它表示一个线性回归模型吗？若否，你能用什么“技巧”使它成为一个线性回归模型？你如何解释由此得到的模型？在什么情况下，这种模型比较合适？

A.被解释变量的变化中可以用回归模型来解释的部分

B.被解释变量的变化中未被回归模型来解释的部分

C.解释变量的变化中可以用回归模型来解释的部分

D.解释变量的变化中未被回归模型来解释的部分

参考本章讨论的美国储蓄-收入回归。与方程(9.5.1)不同，考虑如下模型：

其中Y为储蓄，x为收入。

a.估计上述模型，并与方程(9.5.4)的结论相比较。哪个模型更好？

b.你如何解释此模型中虚拟变量的系數？

c.如我们在有关异方差性的章节中将看到的那样，对因变量取对数常常会减小数据中的异方差性。分两个期间将Y的对数对X做回归，看本例中是否如此？并看一下两个期间的误差方差在统计上是否相同。若相同，则可以按照本章中给出的方法将数据混合，再用邹至庄检验。

利用表9-2中给出的数据，考虑如下模型：

其中ln表示自然对数，D_t对1970~1981年取值1，对1982~1995年取值10。

a.如此确定虚拟变量的根据是什么？

b.估计上述模型并解释你的结论。

c.两个子期间储蓄函数的截距值是多少？你如何解释它们？

考虑如下模型：

a.如何确定哪个模型是“正确的”模型？

b.假定同时做消费对收入和财富的回归。这有助于模型选择吗？

设想在如下模型中

其中X₂和X₃之间的相关系数r₂₃为零。因此，某人建议你做如下回归：

克莱因和戈德伯格试图对美国经济拟合如下回归模型：

a.用这个修改的模型去拟合表10-2所附数据，并估计么β₁至β₄。

b.你会怎样解释变量z？

A.变量

B.系数

C.误差项

D.残差项